Lo que debes saber sobre el protocolo Agent2Agent

A medida que los agentes de IA se multiplican en los entornos empresariales, un nuevo protocolo anunciado por Google el 9 de abril de 2025 busca resolver uno de los mayores desafíos actuales de las organizaciones: lograr que estas herramientas especializadas funcionen juntas sin problemas, más allá de los límites organizacionales y tecnológicos.

Comprender el desafío de la interoperabilidad entre agentes

Eliminar los silos de IA

Los agentes de IA están cada vez más presentes en las empresas modernas y se especializan en funciones de recursos humanos, soporte de TI, atención al cliente o gestión de la cadena de suministro. Su proliferación en ecosistemas aislados ha creado un desafío: el problema de los silos. Los agentes desarrollados por distintos proveedores, basados en marcos diferentes o encargados con frecuencia de áreas empresariales distintas no pueden comunicarse ni coordinarse eficazmente.

Esta fragmentación limita el potencial de automatización integral más allá de los límites organizacionales y genera tres problemas importantes:

1. Dependencia de proveedores: Las organizaciones pasan a depender de soluciones de un solo proveedor para garantizar la interoperabilidad

2. Costos de integración: Crear conexiones personalizadas entre sistemas de agentes requiere un esfuerzo considerable de desarrollo

3. Potencial de automatización limitado: Los flujos de trabajo complejos que abarcan varios dominios se vuelven difíciles o imposibles de automatizar

Un nuevo enfoque para la colaboración entre agentes: ¿qué es el protocolo A2A?

El protocolo Agent2Agent (A2A), iniciado por Google junto con más de 50 socios tecnológicos en su lanzamiento, aborda directamente esta brecha de interoperabilidad. A diferencia de enfoques anteriores para integrar la IA, A2A adopta una estrategia más amplia: establece un marco común que permite a los agentes de IA descubrirse entre sí, intercambiar información, administrar el estado y coordinar acciones en distintas plataformas.

A2A busca impulsar un ecosistema colaborativo de múltiples agentes, donde puedan trabajar juntos en flujos de trabajo complejos, aumentar la autonomía y la productividad, y reducir los costos de integración. Imagina que crea un lenguaje universal y un conjunto de protocolos de interacción que cualquier agente de IA puede adoptar para participar en un ecosistema más amplio.

Principios básicos y arquitectura

El diseño de A2A se guía por varios principios clave que reflejan su enfoque práctico en los entornos empresariales:

Basarse en estándares existentes: En lugar de crear mecanismos completamente nuevos, A2A aprovecha estándares web ampliamente adoptados, como HTTP/HTTPS, JSON-RPC 2.0 y Server-Sent Events (SSE). Este enfoque garantiza la compatibilidad con la infraestructura existente y reduce la curva de aprendizaje de los desarrolladores.

Adoptar las capacidades agénticas: A diferencia de algunos protocolos que reducen los agentes a simples endpoints de funciones, A2A facilita una colaboración enriquecida entre pares y agentes autónomos. Esto permite interacciones más sofisticadas que incluyen negociaciones o aclaraciones, de forma similar a cómo colaboran los expertos humanos.

Seguridad predeterminada: Como reconoce que la seguridad es una prioridad en los entornos empresariales, A2A exige HTTPS y que los agentes declaren de antemano sus requisitos de autenticación. Aunque esto proporciona un marco de seguridad, las organizaciones aún deben implementar mecanismos sólidos de autenticación y autorización.

Compatibilidad con tareas de larga duración: Muchos flujos de trabajo empresariales duran horas o días y pueden requerir la intervención humana en puntos clave de decisión. A2A está diseñado específicamente para estas operaciones asíncronas, con seguimiento persistente de tareas y mecanismos de comentarios en tiempo real.

Independencia de la modalidad: La comunicación entre agentes no se limita al texto. A2A admite el intercambio de datos estructurados, archivos y, potencialmente, medios en streaming, lo que permite escenarios de colaboración más completos.

Dentro de la arquitectura A2A

A2A introduce varios conceptos clave que constituyen la base de la interoperabilidad entre agentes:

Modelo de interacción cliente-servidor

Las interacciones A2A siguen un modelo de agente cliente y agente remoto:

• El agente cliente identifica las necesidades, descubre agentes adecuados, formula solicitudes y gestiona las respuestas.

• El agente remoto (servidor A2A) expone capacidades, procesa solicitudes y administra la ejecución de tareas.

Esta distinción representa roles dentro de interacciones específicas, no identidades fijas. Un mismo agente puede actuar como cliente y servidor en distintos contextos, lo que permite topologías complejas de redes en malla donde los agentes pueden colaborar libremente.

Agent Card: identidad digital para la IA

La Agent Card es el núcleo del mecanismo de descubrimiento de A2A: un perfil estandarizado y legible por máquinas que publica cada agente compatible con A2A. Este documento JSON, ubicado en un URI conocido (https://{agent-server-domain}/.well-known/agent.json), funciona como identidad y anuncio de servicios, e incluye:

• Identificación básica (nombre, descripción, proveedor)

• Información del endpoint del servicio

• Capacidades de A2A

• Requisitos de autenticación

• Lista de tareas o funciones específicas que el agente puede realizar

Este enfoque estandarizado para descubrir agentes aborda uno de los desafíos fundamentales al crear sistemas multiagente: encontrar otros agentes y comprender qué pueden hacer.

Task: la unidad de trabajo fundamental

La Task es la unidad central de trabajo en A2A. A diferencia de las llamadas API simples, las tareas de A2A tienen un ciclo de vida sofisticado que refleja cómo se gestiona el trabajo complejo en situaciones reales:

• “submitted”: se envía la solicitud inicial

• “working”: procesamiento activo

• “input-required”: a la espera de información adicional (permite un diálogo de ida y vuelta)

• “completed”: finalizada con éxito y con resultados

• “failed”: no se pudo completar la tarea

• “canceled”: finalizada de forma explícita

Este enfoque de administración de tareas basado en estados es especialmente valioso para las empresas, ya que permite hacer seguimiento de las operaciones de larga duración, auditarlas y administrarlas.

Primitivas de comunicación enriquecidas

A2A define estructuras específicas para el intercambio de información:

• Message: representa un turno de comunicación entre agentes

• Part: unidades de contenido con tipos especializados para distintos datos:

  • TextPart: texto sin formato o con formato

  • FilePart: documentos, imágenes u otro contenido de archivos

  • DataPart: datos JSON estructurados

• Artifact: resultados finales o intermedios generados durante la ejecución de una tarea

Este enfoque estructurado de la comunicación permite a los agentes intercambiar información compleja y conservar la semántica sobre la naturaleza y el propósito de cada intercambio.

A2A en acción

Para entender cómo funciona A2A en la práctica, veamos una interacción típica entre agentes:

1. Descubrimiento: Un agente cliente (un asistente personal) necesita una capacidad especializada (reservar viajes). Consulta las Agent Cards de proveedores conocidos para encontrar un agente remoto adecuado.

2. Autenticación y verificación de capacidades: El cliente revisa las capacidades del agente de viajes y prepara las credenciales de autenticación necesarias según los requisitos de la Agent Card.

3. Inicio de la tarea: El cliente envía una solicitud al endpoint del agente de viajes y crea una tarea con parámetros específicos ("Reserva un vuelo de Nueva York a San Francisco para el próximo jueves").

4. Procesamiento colaborativo: Es posible que el agente de viajes necesite una aclaración, cambie la tarea al estado input-required y pregunte: "¿Prefieres vuelos por la mañana o por la tarde?". El cliente responde con la preferencia del usuario y el procesamiento continúa.

5. Actualizaciones en tiempo real: Para esta tarea de larga duración, el agente de viajes proporciona actualizaciones en tiempo real mientras busca vuelos y hace reservas mediante SSE en streaming o notificaciones push a un webhook.

6. Finalización de la tarea: El agente de viajes completa la reserva y cambia la tarea al estado completed, proporcionando artefactos estructurados con los detalles de la reserva, los números de confirmación y el recibo.

Opciones de comunicación en tiempo real

A2A ofrece dos mecanismos distintos para las actualizaciones en tiempo real:

• Streaming mediante SSE: mantiene una conexión persistente para recibir actualizaciones inmediatas sobre el estado de las tareas y los artefactos

• Notificaciones push: el servidor envía actualizaciones a una URL de webhook especificada por el cliente

Esta flexibilidad se adapta a distintos patrones arquitectónicos y entornos de red, algo fundamental para las empresas con diversos requisitos de infraestructura y seguridad.

A2A y MCP: enfoques complementarios para el ecosistema de agentes

El panorama de la interoperabilidad de la IA incluye varios estándares emergentes, entre ellos Model Context Protocol (MCP) de Anthropic, que destaca junto a A2A. En lugar de competir, estos protocolos abordan distintos aspectos del desafío que plantea el ecosistema de agentes.

Ver descripción de la imagen

Diferencias entre A2A y MCP

Piensa en A2A como la "conversación" entre agentes que colaboran y en MCP como la "caja de herramientas" que usa cada agente para realizar sus tareas. Esta relación complementaria abre oportunidades para crear patrones de integración eficaces.

Crear sistemas integrados: A2A + MCP

En una arquitectura empresarial de IA, estos protocolos pueden trabajar en conjunto:

1. Un agente asistente principal usa A2A para descubrir agentes especializados en distintos dominios y delegarles tareas

2. Cada agente de dominio usa MCP para acceder a herramientas, fuentes de datos y API específicas

3. Los resultados vuelven a través de la red de agentes mediante A2A para su integración y presentación

Este enfoque por capas permite patrones arquitectónicos en los que las organizaciones pueden combinar distintos agentes especializados y, a la vez, asegurarse de que colaboren más allá de sus límites.

Seguridad, gobernanza e implementación

Aunque A2A proporciona la base técnica para la interoperabilidad entre agentes, las organizaciones deben tener en cuenta varios factores al implementarlo en entornos de producción.

Marco de seguridad

A2A exige HTTPS y que los agentes declaren los requisitos de autenticación en sus Agent Cards. El protocolo admite esquemas de autenticación estándar, como claves API, tokens Bearer, OAuth 2.0 y OpenID Connect. Sin embargo, adoptar A2A no garantiza la seguridad por sí solo; las organizaciones deben implementar prácticas sólidas en varias áreas clave:

Lista de verificación para la implementación

Si tu organización busca implementar A2A, ten en cuenta esta lista práctica:

• Inventario de agentes: identifica los agentes de IA existentes y planificados en toda tu organización

• Mapeo de capacidades: Documenta las capacidades específicas que ofrece cada agente

• Estrategia de autenticación: Define los mecanismos de autenticación para la comunicación entre agentes

• Estrategia de descubrimiento de agentes: Decide entre el descubrimiento directo de agentes o un registro centralizado

• Marco de gobernanza: Establece políticas para la colaboración entre agentes y el intercambio de datos

• Infraestructura de monitoreo: Configura sistemas para dar seguimiento a la comunicación entre agentes

• Revisión de seguridad: Realiza una evaluación de seguridad integral antes de la implementación en producción

• Validación del cumplimiento: Asegúrate de que la implementación cumpla con los requisitos regulatorios pertinentes

Desafíos comunes de implementación

Las organizaciones que implementan A2A deben tener en cuenta varios desafíos comunes:

• Escalabilidad del descubrimiento: El mecanismo básico de descubrimiento de Agent Card quizá no escale bien en implementaciones grandes; considera implementar un registro centralizado de agentes

• Complejidad de la autenticación: Administrar credenciales en numerosos agentes puede volverse complicado; implementa una solución de identidad centralizada

• Abandono de tareas: Las tareas de larga duración pueden quedar huérfanas si los agentes se reinician; implementa una persistencia de tareas sólida

• Compatibilidad de versiones: A medida que A2A evoluciona, las diferencias de versión pueden causar problemas de interoperabilidad; administra cuidadosamente las versiones del protocolo

Perspectivas futuras para A2A y la interoperabilidad entre agentes

Varios avances podrían definir el futuro de la interoperabilidad entre agentes:

• Mecanismos de descubrimiento mejorados: Capacidades más sofisticadas para descubrir agentes, que podrían incluir búsqueda semántica y coincidencia de capacidades

• Mejoras de seguridad: Funciones de seguridad adicionales, como la verificación de identidad de agentes y el seguimiento de la procedencia de los datos

• Taxonomía estandarizada de capacidades: Un vocabulario común para describir las capacidades de los agentes y mejorar su descubrimiento

• Integración con estándares de flujos de trabajo: Conexiones con estándares de flujos de trabajo para integrar procesos empresariales

• Colaboraciones entre agentes de distintas organizaciones: Marcos para que los agentes colaboren entre organizaciones y mantengan la gobernanza

• Colaboración híbrida entre personas e IA: Marcos integrados que reúnen a personas y agentes de IA en flujos de trabajo de colaboración unificados

Prepara a tu organización para el futuro multiagente

El protocolo A2A sienta las bases para sistemas multiagente más sofisticados, capaces de trabajar sin problemas entre límites organizacionales y técnicos.

Para los líderes técnicos y arquitectos, A2A ofrece la oportunidad de:

1. Eliminar los silos de IA al permitir que agentes especializados coordinen flujos de trabajo complejos

2. Reducir la dependencia de proveedores mediante la comunicación estandarizada entre agentes de distintos proveedores

3. Preparar las inversiones en IA para el futuro al garantizar que las nuevas implementaciones de agentes puedan integrarse con los sistemas existentes

4. Acelerar la automatización de procesos empresariales interfuncionales que antes requerían coordinación manual

Las organizaciones que adopten e implementen A2A (y estándares complementarios como MCP) estarán mejor preparadas para desenvolverse en el complejo ecosistema de IA y aprovechar la inteligencia colectiva de agentes especializados que trabajan en conjunto. La pregunta para las empresas es cómo incorporar estos estándares de interoperabilidad en su estrategia y arquitectura de IA. Google está trabajando con socios para lanzar una versión del protocolo lista para producción más adelante este año.

¿Quieres implementar la confianza en la IA en tu organización? Descubre Snyk AI Trust Platform.